Satish H.C. Vice-président exécutif, Données et Analytiques chez Infosys – Série d’entretiens

Satish est vice-président exécutif et chef mondial du portefeuille de services de données et d’analytiques d’Infosys.

Pouvez-vous nous dire ce qu’est Infosys ?

Infosys est un leader mondial des services numériques de nouvelle génération et du conseil. Nous aidons les clients de 46 pays à naviguer dans leur transformation numérique. Avec plus de trois décennies d’expérience dans la gestion des systèmes et des opérations des entreprises mondiales, nous guidons nos clients avec expertise dans leur parcours numérique. Nous le faisons en leur permettant de disposer d’un noyau alimenté par l’IA qui aide à prioriser l’exécution du changement. Nous dotons également les entreprises d’une approche numérique agile à grande échelle pour offrir des niveaux de performance et de satisfaction client sans précédent. Notre agenda d’apprentissage permanent conduit à leur amélioration continue en leur permettant de développer et de transmettre des compétences, une expertise et des idées numériques issues de notre écosystème d’innovation.

Vous êtes actuellement le responsable des données et de l’analytique chez Infosys. Pouvez-vous nous décrire ce rôle et votre quotidien ?

J’ai rejoint Infosys il y a plus de 25 ans. Dans mon rôle actuel, ma responsabilité première est celle de responsable commercial pour les portefeuilles Données et Analytiques et Numériques d’Infosys. Le rôle implique de définir une vision stratégique pour être un partenaire clé et pertinent pour nos clients, avec une solide réputation sur le marché, soutenue par des capacités, des capacités et une excellente exécution.

La crise pandémique nous a donné un peu de temps pour réfléchir à notre entreprise et comprendre les besoins actuels et futurs de nos clients. Il est évident que la plupart des entreprises accéléreront leur transformation numérique, ainsi que les changements adaptatifs pour faire face aux conséquences de la perturbation commerciale. Ayant bien compris le contexte, nous avons revigoré nos plans stratégiques pour notre entreprise et nos équipes de prestation de services aux clients. Une journée typique est un mélange de suivi des progrès sur les thèmes stratégiques, d’agilité pour répondre aux besoins commerciaux et des clients, et de maintien du contact avec notre écosystème – nos clients, partenaires et équipes. Vous prenez soin des gens et les gens prendront soin de l’entreprise.

Comment vous êtes-vous personnellement intéressé à la science des données ?

J’ai toujours été fasciné par le pouvoir des données et leur évolution, des rapports à la BI, à l’IA, et à l’alimentation de l’avenir des entreprises, des écosystèmes, des économies et des sociétés. Conscient du pouvoir des données et de l’art du possible, il n’est pas surprenant que ce soit l’un des rôles les plus recherchés de l’industrie, avec son pouvoir de faire une différence. Lorsque j’ai eu l’opportunité de changer de vitesse chez Infosys, j’ai saisi l’occasion !

Pouvez-vous discuter de la manière dont de mauvaises opérations d’analytique de données ont contribué à l’effondrement économique dû à la pandémie de COVID-19 ?

La COVID-19 apporte des perturbations sans précédent partout dans le monde et dans tous les secteurs. Les entreprises ont réalisé leur incapacité à réagir en temps réel pour atténuer les pertes résultant de la perturbation de la demande, de l’approvisionnement, de la préservation du capital de travail, de la fourniture de services de haute qualité aux clients et de la monétisation de nouvelles opportunités de croissance.

• Le secteur de la vente au détail a été l’un des secteurs les plus touchés, avec de nombreux acteurs connaissant un déclin important de leurs revenus à court terme et une reprise plus lente à long terme. La distanciation sociale conduit à de nouveaux comportements et préférences des consommateurs.
• Pour l’industrie manufacturière, la chaîne d’approvisionnement est la plus touchée, avec des perturbations dans les domaines de l’approvisionnement, de la logistique, des opérations et des stocks.
• Pour le secteur des télécommunications, la capacité et les performances du réseau sont les plus touchées en raison de la demande accrue due au travail à domicile. Il y a eu une demande pour des offres qui permettent le travail à distance, la connectivité sans faille et des plateformes de collaboration. Le manque de sécurité des données a également rendu les entreprises vulnérables aux risques.

Une solide capacité en données a un effet de renforcement positif sur l’évolution numérique d’une entreprise lorsqu’elle devient native des données, native numérique. Une stratégie solide en matière de données et d’analytiques peut aider à résoudre les défis typiques auxquels les entreprises sont confrontées pendant la crise de la pandémie en temps réel, assurer l’agilité de l’entreprise pour s’adapter et réagir aux changements sur le marché, dérisquer les modèles commerciaux, tirer des informations au niveau de l’entreprise et du secteur pour prendre des décisions fondées sur les données, et ainsi permettre la résilience de l’entreprise et de l’économie.

Quels sont vos points de vue sur l’apprentissage fédéré pour la collecte de données ?

Il y a un grand potentiel à relier les données non connectées dans le cadre d’une entreprise ou de son écosystème. Cependant, les données doivent être récoltées dans le cadre de la réglementation et de la vie privée, tout en tenant compte des frontières inévitables autour des données.

Il y a un potentiel à exploiter l’apprentissage fédéré de la manière suivante :

• Lorsque les données appartiennent à plusieurs entités, par exemple, différentes banques, qui peuvent être réticentes à laisser sortir leurs données, mais sont prêtes à coopérer pour former des modèles pour des problèmes tels que la détection de la fraude.
• Lorsque les données appartiennent à la même entité corporative, mais sont limitées par le mouvement de données à travers les frontières géographiques – typique des sociétés multinationales. L’exemple extrême de ceci s’applique à des sources de données telles que les données de surveillance de la caméra de magasin où le flux de données n’est pas autorisé à quitter les locaux du magasin.
• Lorsque les données appartiennent à des individus spécifiques et qu’ils acceptent de partager leurs données pour construire des modèles pour une cause commune sans que les données quittent leurs appareils personnels, qui peuvent être des téléphones mobiles ou des tablettes.

Quelles sont certaines des solutions d’analytique de données proposées par Infosys ?

Les entreprises naviguent dans leur transformation numérique alimentée par les données à travers 3 horizons.

Dans l’Horizon 1, nous aidons les entreprises à devenir axées sur les données pour prendre de meilleures décisions et monétiser les données. Cet horizon est tout sur l’intelligence commerciale et l’analytique.

Avec l’adoption croissante du numérique, l’empreinte des données grandit également de manière considérable. La confluence des données et du numérique permet aux entreprises d’innover, de transformer et de réimaginer leur entreprise. L’Horizon 2 est tout sur le fait de devenir une entreprise native des données, native numérique, pour concurrencer les entreprises nées du numérique et répondre aux signaux de changement en temps réel. Cet horizon est tout sur l’analytique de grandes données, le numérique, le cloud et l’IA.

L’Horizon 3 est sur l’alimentation d’une économie plus large alimentée par les données, construite sur des écosystèmes connectés et innovant pour perturber les frontières traditionnelles de l’industrie. Au fur et à mesure que cette continuité évolue, l’économie numérique conduit à une économie des données. Les données sont le nouveau capital qui fait pivoter la prochaine génération de perturbation de la structure de l’industrie, de la transformation de l’économie et de la société. Cet horizon est alimenté par une confluence de technologies telles que l’Internet des objets, l’IA, la blockchain, la 5G, le calcul de bord, la réalité étendue, etc.

Notre stratégie est alimentée par une suite riche de solutions qui accélèrent le parcours de transformation numérique : pour n’en citer que quelques-unes ;

Infosys Information Grid : une plate-forme de gestion de données basée sur les métadonnées qui exploite toutes les technologies BI sur site et dans le cloud.

Infosys Analytics Workbench : permet une analyse autonome.

Infosys Genome Solution : permet une analyse prédictive et prescriptive pour obtenir des informations personnelles ou basées sur le comportement sur les clients.

Infosys Vision Analytics Solution : exploite les dernières avancées de l’IA et de la vision par ordinateur et des GPU pour traiter plusieurs flux de données vidéo en temps réel.

Digital Brain : un système de prévoyance qui orchestre un comportement intelligent avec l’aide d’un graphique de connaissances et de services cognitifs.

Sentient Marketing : permet aux entreprises de réaliser un écosystème de marketing sentient qui détecte, répond et active l’intelligence pour offrir une personnalisation « hyper », du marketing social et numérique, une expérience phygitale connectée avec une optimisation des dépenses marketing et des médias à travers les canaux traditionnels et numériques.

Sentient Supply chain : les attentes élevées des clients et les marchés / canaux / portefeuilles de produits en constante expansion obligent les entreprises à s’adapter à des scénarios en constante évolution avec des solutions de chaîne d’approvisionnement sentient qui exploitent le ML pour exploiter les modèles sous-jacents dans les données mieux que les règles commerciales traditionnelles.

Quelle amélioration de l’efficacité et de la performance avez-vous constatée chez les entreprises qui ont mis en œuvre certaines des solutions de données proposées par Infosys ?

Voici quelques exemples de la manière dont nous avons aidé les clients à faire plus avec leurs données.

Pour une entreprise de technologie de consommation de marque, nous fournissons des informations à des fonctions commerciales clés telles que le marketing, la détection de la fraude, les opérations, les ventes, la vente au détail et les produits. Nous avons modernisé leur paysage de données au cours de plus d’une décennie, d’un EDM basé sur Oracle (ORCL ) à un EDW alimenté par Teradata, puis à un paysage de grandes données hybrides, et enfin à une architecture polycloud avec un écosystème de laboratoires d’IA pour l’adoption de l’IA d’entreprise et en fournissant de l’élasticité lors des lancements de nouveaux produits.

Nous aidons un leader du secteur des produits de consommation à débloquer une valeur significative pour leurs équipes de gestion de marque et de marketing en réalisant un cerveau marketing alimenté par les données en tant que service pour doter les marketeurs d’informations actionnables à partir d’expériences et d’une expérience de consommateur connectée en exploitant les données d’entreprise, numériques, de flux de clics, sociales, de consommation de points de vente (à partir de détaillants) et de données de médias provenant d’agences externes. Cela aide leurs marketeurs à obtenir une compréhension en temps réel des performances des canaux marketing par rapport aux ventes, à l’engagement des consommateurs à leur publicité pour stimuler la croissance, ainsi qu’à l’optimisation des dépenses marketing.

Pour une société de produits de consommation mondiale et ses marques de soins personnels, nous avons aidé à identifier les meilleurs influenceurs pour partenariat, dont les followers sont étroitement alignés sur le marché cible de la marque en fonction de la géographie, de la démographie, des intérêts et de l’alignement sur les objectifs de la marque et de la campagne. En utilisant une combinaison d’outils d’analyse d’influenceurs de classe mondiale et de nos propres modèles de classification de texte ML pour identifier la perception des followers de l’influenceur, nous avons éliminé les déchets de portée de 54 % et optimisé les dollars dépensés pour les influenceurs.

Pour un leader pharmaceutique mondial, les ventes et le marketing cherchaient à accélérer la mise à bord de nouvelles données pour le lancement d’un nouveau médicament pour les maladies rares. Nous avons livré une zone de découverte de données, une transformation HCO / HCP, un traitement de données optimisé pour leurs unités d’oncologie, de cardiologie, de santé des femmes et de radiologie. Cela a permis un marketing multicanal, amélioré les ventes sur tous les canaux, un lancement plus rapide de nouveaux produits et des informations précieuses sur les résultats pour les patients.

Nous avons aidé les clients à permettre la résilience commerciale avec des données et des informations pendant les temps de COVID :

Un leader du secteur des produits de consommation cherchait un modèle de prévision de la demande pour naviguer dans la crise. Nous avons mis en œuvre la solution de détection de la demande en temps réel d’Infosys, permettant au client d’analyser les signaux de demande associés aux ventes pour la marque spécifique, la consommation, le prix et les facteurs socio-économiques. La solution a aidé le client à prendre en compte l’augmentation massive de la demande résultant de l’achat de panique d’essentielles. Les données de ventes, de chaîne d’approvisionnement, de stocks et d’inventaire de magasin ont été analysées pour fournir des informations en temps réel pour les corrections de parcours nécessaires, aider à minimiser les ruptures de stock et à optimiser la chaîne d’approvisionnement. La solution a aidé à la détection directe à partir des données de point de vente, permettant ainsi la prise de décision en quelques heures au lieu de jours ou de semaines. Cela a aidé le client à améliorer la prévision avec une précision allant jusqu’à 85 % et a conduit à une augmentation des ventes de 2 %.

Une société de vêtements américaine cherchait une solution pour gérer et stimuler les ventes plus efficacement dans ce scénario de demande volatile pendant la crise du COVID-19. Nous avons développé une vue comparative de la situation actuelle de la COVID-19, de son impact potentiel et de son résultat, sur la base de scénarios à fort impact précédents tels que la crise financière, les catastrophes naturelles, etc. pour permettre au directeur financier d’évaluer l’impact global et de planifier les actions futures. Nous avons développé une solution qui a aidé les employés de première ligne des magasins à accéder à des informations essentielles « sur le pouce » via des applications mobiles. Cela a aidé à assurer un engagement efficace avec leurs clients et à prendre des décisions commerciales rapides et précises. La solution de sémantique de détail unifiée fournit des informations essentielles sur les KPI clés, des informations détaillées et une visualisation sur le potentiel de vente, la ventilation par segment / catégorie, les meilleures et les moins bonnes ventes, une comparaison rapide avec d’autres magasins et par district, etc.

Pour un client bancaire, nous créons des informations et des prévisions sur le comportement des clients pour les collections et la récupération ; en déplaçant les clients vers les canaux numériques en analysant le comportement transactionnel sur les canaux, les lignes de produits, les taux d’attrition des canaux et en élaborant des mesures correctives ; NBA / NBO pour le client en suivant la santé financière, les entrées, les sorties, le client 360, la valeur actuarielle du client.

Comment les entreprises peuvent-elles utiliser ces solutions pour mieux exploiter l’IA / le ML pour stimuler l’élan dans leurs entreprises ?

Nos capacités d’IA et de ML aident les entreprises à stimuler l’efficacité, les expériences et les nouveaux flux de revenus. Voici quelques exemples de la manière dont nous aidons les entreprises à stimuler l’élan.

Un leader mondial de la fabrication de dispositifs médicaux prévoyait d’étendre ses offres de fournisseur de dispositifs médicaux pour le diabète à un fournisseur de services et de solutions de diabète holistiques en exploitant les informations provenant d’un ensemble riche de données sur le diabète. La société visait à permettre des services de soins connectés en s’associant à divers acteurs pour fournir diverses données liées au diabète, les intégrer et fournir des informations significatives qui peuvent être prises en compte par les patients, les médecins, le personnel médical et d’autres acteurs de l’écosystème. Nous avons mis en œuvre une plate-forme d’analyse de données moderne intégrée qui intègre diverses données provenant de plusieurs sources et génère des informations significatives qui peuvent être prises en compte. Nous avons développé des modèles prédictifs pour fournir des avertissements précoces d’événements médicaux catastrophiques et des informations personnalisées en découvrant les comportements associés aux modèles de glucose.

Les technologies numériques ont le potentiel de résoudre certains des problèmes les plus difficiles de notre époque. Ceux-ci pourraient être liés au développement de l’économie, à l’amélioration de la vie des citoyens ordinaires ou à la résolution de défis environnementaux mondiaux. Voici un exemple de la manière dont nous avons utilisé les données pour le bien, les données pour stimuler la transformation sociale et le changement sociétal. Nous nous sommes associés à une ONG pour permettre un accès facile aux soins de santé primaires pour un pays africain. L’accès aux soins de santé a été un défi énorme pour les habitants de ce pays, où la plupart de la population vit à des kilomètres d’un établissement de soins. Cela a gravement entravé leur accès aux services de soins de santé essentiels. Pour contrer cela, le gouvernement voulait construire de nouveaux postes de soins. L’objectif était de situer ces nouveaux postes de soins de manière stratégique pour garantir que 95 % de la population aient accès à des centres de soins à quelques kilomètres. Nous nous sommes associés à l’ONG pour déterminer les emplacements optimaux de ces postes de soins afin qu’ils soient accessibles au plus grand nombre de personnes. Il y avait deux aspects clés pour résoudre ce problème : calculer la dynamique de population et optimiser l’emplacement des postes de soins pour maximiser l’accessibilité. Nous avons utilisé des données sur la population mondiale, des modèles géospatiaux pour comprendre les modèles de migration et des modèles d’IA pour découvrir la densité et les modèles de migration des utilisateurs mobiles à partir de données anonymisées d’opérateurs de réseaux mobiles.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Infosys ?

Alors que nous regardons vers l’avenir, les nouvelles exigences pour la pertinence d’Infosys changent :

1. Passer de la résolution de problèmes à la formulation des bons problèmes à résoudre et parcourons ce chemin ensemble avec nos clients.
2. Faire face à la réalité de « décennies se produisant en semaines » à travers nos accélérateurs / solutions et notre collaboration d’écosystème avec des partenaires pour offrir un avantage de temps de mise sur le marché à nos clients.

Merci pour les réponses détaillées, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Infosys.